Создаем нейронную сеть для прогнозирования временного ряда. Интерес к нейронным сетям. Анализируя посещаемость нашего сайта, мы видим колоссальный интерес читателей к нейронным сетям. Майкрософт Офис 2011 Для Виндовс 7. Данный инструментарий может решать целый набор задач, в том числе, прогнозировать временные ряды весьма эффективно.

В частности, в своей диссертации я пишу следующим образом. В настоящее время главную конкуренцию данным моделям составляют модели на основе ANN. Интерес со стороны читателей заставляет меня более активно заниматься нейросетевым прогнозированием. Давайте попробуем шаг за шагом проделать работу по созданию, эффективному обучению и адаптации нейронной сети с тем, чтобы разобраться в нюансах нейросетевых моделей прогнозирования. Сама задача и ее решение подробно описаны в разделе 4.

• Кто может подсказать, в чем моя ошибка?
• Для примера напишем небольшую программу, которая будет распознавать. 12 февраля в 18:38 Нейронные сети для начинающих.

Для этого в Excel подготовим обучающую выборку с двумя. Другими словами, в обучающей выборке есть пример, где 1х2=2. Нейронные сети в MS Excel. Приводятся подробные примеры ее использования для решения. Характеристика пакета Excel Neural Package Работа .

Полный архив примеров для книги выложен у нас на форуме. Отдельно взятый рабочий пример можно скачать в архиве. Главный файл называется Create. Прокомментирую текст основного файла. Формирование исходного массива данных.

P=mk. Обучение нейронной сети по методу Back Propagation Error (обратное распространение ошибки). Проверка граничных значений. Формирование тестового массива.

T=mk. Проверка созданной сети на тестовом массиве. Построение графика. В архиве вы можете скачать, как полученный мною пример, так и исходные данные к нему. Основной файл называется Create. Инициализация и исходные данные.

Исходные данные по торговому графику содержатся в файле VOLUMES. Предварительная обработка исходных данных. Из теории и из примера Хайкина я понимаю, что нейронная сеть работает со значениями временных рядов от 0 до 1. Исходные значения торгового графика в массиве VOLUMES.

Для использования нейронной сети необходимо предварительно отмасштабировать исходный временной ряд, как показано на рисунках. Предварительно мы имели значения от 5. После масштабирования мы стали иметь значения от 0 до 1. Настройка нейронной сети. Так как в примере Хайкина содержалась трехслойная полносвязнаянейронная сеть, то я на ней остановилась. Кроме того, из статей я знаю, что для прогнозирования энергопотребления чаще других используется именно трехслойная архитектура.

Структура нейронной сети получилась следующая. Структура разработанной нейронной сети. Не мудрствуя лукаво, оставила все значения, которые были установлены в примере Хайкина. Обучение сети. Двойной цикл по эпохам и внутренней корректировки весов я взяла в чистом виде из примера Хайкина.

Такое обучение называется обучением нейронной сети по методу back propagation error (обратное распространение ошибки). Изменения внесены только в части формирования входа и выхода нейронной сети. Общие комментарии по ходу алгоритма приведены в тексте программы. Тестовое прогнозирование.

На пятом шаге я формирую тестовый массив «T» и прогнозирую на полученной нейронной сети. Все прогнозирование в итоге сходится к нескольким строчкам кода. Оценка ошибки прогнозирования. На последнем шаге я вычисляю значения ошибки прогнозирования временных рядов MAE и MAPE.

Однако мы знаем, что это далеко не предел точности! Аналогичное значение MAPE для того же самого временного ряда в отчете за аналогичный период (за 2. Подробности можно посмотреть в отчете Точность прогнозирования за истекшие периоды. В упомянутом отчете временной ряд назван для краткости ТГ ЕЦЗ (торговый график европейской ценовой зоны). Программа Расчета Энергетической Ценности. Все параметры сети были из примера по книге Хайкина.

И полгода на приличный результат мало! Если у вас возник вопрос вроде «а где в коде то и се?», то имейте в виду, что я не буду впредь на эти вопросы отвечать — задавать их тут бесполезно. Для того, чтобы найти ответ на такого сорта вопрос нужно внимательно пошагово прогнать программу и разобраться. Если, не смотря на внимательный разбор кода примера, вопрос все равно остался, то задумайтесь, тем ли вы занимаетесь. Математическое моделирование — сфера деятельности, подходящая далеко не всем.